LiDAR (light detection and ranging) to sensor mierzący odległość za pomocą wiązki laserowej. Wysyła krótki impuls świetlny i mierzy, ile czasu zajmuje powrót odbicia; z czasu przelotu światła precyzyjnie oblicza odległość do przeszkody. Gdy w ten sposób przeskanuje tysiące lub miliony punktów na sekundę w różnych kierunkach, powstaje tak zwana chmura punktów — szczegółowa trójwymiarowa mapa otoczenia. Dla robota LiDAR jest rodzajem przestrzennego wzroku niezależnego od oświetlenia.
Główną zaletą LiDARu jest precyzja i niezawodność w pomiarze odległości — nawet w ciemności lub przy złych warunkach oświetleniowych, gdzie zwykłe kamery zawodzą. W przeciwieństwie do kamery, która widzi kolory i tekstury, lecz musi żmudnie szacować odległość, LiDAR mierzy geometrię przestrzeni bezpośrednio. Dzięki temu doskonale nadaje się do omijania przeszkód, mapowania budynków i precyzyjnej nawigacji.
W robotach humanoidalnych LiDAR stanowi jeden z kluczowych elementów percepcji, umieszczany często w głowie lub tułowiu. Jego dane łączone są z IMU i kamerami w algorytmach SLAM, które umożliwiają robotowi jednoczesne budowanie mapy otoczenia i określanie własnej pozycji na tej mapie. Jest to niezbędne, aby humanoid bezpiecznie poruszał się w dynamicznym środowisku magazynu, fabryki lub domu. LiDARu używają m.in. Unitree H1, UBTech Walker S1 oraz Fourier GR-1.
Istnieje jednak też nurt odwrotny. Niektóre firmy, zainspirowane podejściem Tesli do pojazdów autonomicznych, stawiają na widzenie oparte wyłącznie na kamerach i szacują głębię programowo za pomocą sieci neuronowych — argumentują niższym kosztem, mniejszą masą i tym, że ludzie też radzą sobie wyłącznie z oczami. LiDAR jest bowiem wciąż stosunkowo drogim i objętościowym sensorem. Kwestia „LiDAR czy tylko kamery” należy zatem do żywych sporów o najlepszy sposób wyposażenia robota w przestrzenną percepcję dla ucieleśnionej AI i budowania modeli świata.